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measurement efficiency
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量子卷积神经网络的分割和并行化,用于学习平移对称数据
本文提出了一种 split-parallelizing QCNN 架构,通过基于平移对称性拆分量子电路,从而实现了对传统 QCNN 的显著并行,并进一步将计算开销降低到量子位数的数量级,从而改善了量子机器学习的成果表现,为实用性提供了新的可
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